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相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。
      所谓动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项
与随机误差组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性。

用于经济预测的计量经济学结构模型一般可以分为两类: 静态模型( 即截面模型) 和动
态模型( 即时间序列模型) , 二者都是揭示变量之间因果关系的结构模型。静态模型以截面
数据为样本, 动态模型以时间序列数据为样本。在进行样本外预测时, 都需要给定预测点
( 期) 的解释变量( 原因变量) 的数值, 然后根据模型计算被解释变量( 结果变量) 的预测
值, 以及预测值的置信区间, 这是共同点。由于静态模型是基于独立随机抽样的截面样本数
据构建的, 而动态模型是基于时间序列样本数据构建的, 数据基础不同, 导致它们在预测应
用中面临不同的问题。
静态模型以微观个体的经济行为为研究对象, 基于截面样本数据, 一般具有样本容量较
大、样本观测值分布较广、样本点互相独立等特点。静态模型用于预测时, 具有以下有利条
件: 第一, 由于预测点是独立于样本点的, 所以它的解释变量( 原因变量) 的数值是可以独
立给出的。进一步分析, 截面数据预测模型只要求解释变量具有弱外生性; 第二, 由于样本
观测值分布较广, 致使预测点一般会置于样本观测值的范围之内; 第三, 由于样本点和预测
点属于同一个截面, 它们在经济行为上遵循同样的经济理论或行为规律, 这一点是十分重要
的。但是, 正如上文所讨论的, 静态模型一般拟合优度较低, 通过调查得到的样本观测值往
往存在较大的观测误差。这些构成了它们用于预测的不利条件。
动态模型以宏观经济行为为研究对象, 基于时间序列样本数据, 一般具有样本容量较
小、样本观测值分布较窄、样本点互相不独立等特点。动态模型用于预测时, 具有以下不利
∀ 138 ∀ #数量经济技术经济研究∃ 2010 年第 9 期
􀀁
)
马克∀ 布劳格等著: #经济学方法的新趋势∃ , 2000 年, 第162 页。
乌斯卡里∀ 迈凯编: #经济学中的事实与虚构∃, 2006 年, 第179 页。
条件: 第一, 由于预测期是不独立于样本期的, 所以它的解释变量( 原因变量) 的数值是难
以独立给出的。进一步分析, 时间序列数据预测模型不仅要求解释变量具有弱外生性, 还必
须具有强外生性; 第二, 由于样本观测值分布较窄, 致使预测期变量数值一般会置于样本观
测值的范围之外; 第三, 由于样本期和预测期处于不同的时点, 它们在经济行为上往往遵循
不同的经济理论或不同的行为规律。但是, 动态模型一般拟合优度较高, 通过统计得到的样
本观测值往往存在较小的观测误差。这些构成了它们用于预测的有利条件。
综上分析, 仅从直观上看, 静态结构模型用于预测的预测误差较小; 动态结构模型用于
预测的预测误差较大。但是, 从预测需求的角度, 更多的需求是针对动态模型的。所以, 对
计量经济学模型预测功能的批评主要集中于时间序列模型, 例如前面提到的布劳格的评价和
卢卡斯、萨金特的批评。（《计量经济学模型的功能与局限》，李子奈，齐良书）

同是菜鸟，看到大鸟的冷嘲热讽也很无奈，呵呵。大鸟不知菜鸟的苦啊~

受教了，谢谢！

含有滞后一期变量的模型就属于动态面板模型

多谢指教！

动态面板模型好像就是在静态面板模型的基础上加一个滞后期变量把~计量经济学太申奥了，我还是只菜鸟而已！

谢谢分享

模型中存在因变量的滞后项就是动态咯

谢谢！

谢谢各位认真解答！看书真心不是很懂

张晓彤版计量经济课本 最简单

最讨厌这一类的回答，最讨厌这一类人，要么人家提问题了，你就给人家好好讲清楚，要么就不回答，

是的   很自以为是

是啊  好好回答几句  再建议不是更好嘛

+10086！不能更认同~~每次有问题到网上寻找帮助，看到前两楼那种回复就很无语，不想回答就不回答，人家也不是非要求着你帮忙。不帮忙还要嘲讽几句的就呵呵哒，并不会觉得你牛，只会觉得你跑网上来装13

请问，可以在联立方程的3sls里面直接用因变量滞后项跑回归么？需不需要先处理一下呢

学习了，但是还似懂非懂